\chapter{Mạng Bayes}
Ta cần biểu diễn xác xuất $P$ của tập các biến ngẫu nhiên $X=\ClBr{X_1,X_2,\ldots, X_n}$.
Ngay cả trong trường hợp đơn giản nhất, khi các biến đều là biến nhị phân, xác suất $P$
cần $2^n-1$ số thực để biểu diễn xác suất của $2^n$ khả năng gán giá trị cho $n$ biến
$x_1, x_2,\ldots, x_n$. \textbf{Trừ khi $n$ rất nhỏ, từ mọi phương diện, biểu diễn trực tiếp xác suất 
$P$ như vậy không thể quản lý được. Về mặt tính toán, $2^n-1$ số rất khó xử lý cũng như
lưu trữ trong bộ nhớ. Về mặt tâm lý (cognitively ???), không thể nào lấy được chừng đó số từ các chuyên gia;
hơn nữa, các xác suất này rất nhỏ (do tổng bằng 1 - ND) và không có ai có thể lý giải một cách
hợp lý các biến cố tương ứng. Về mặt thống kê, nếu ta cần ước lượng phân bố xác suất từ dữ liệu,
ta sẽ cần một lượng dữ liệu khổng lồ để ước lược các xác suất này một cách tin cậy. Các vấn đề
này là rào cản chính khi ứng dụng các phương pháp xác suất trong các hệ chuyên gia trước khi
các phương pháp trong cuốn sách này được phát triển.}


\section{Quan hệ độc lập giữa các biến}

\subsection{Các biến ngẫu nhiên độc lập}

\subsection{Tham số hóa bằng xác suất có điều kiện}

\subsection{Mô hình Bayes ``ngây thơ''}